Mirando al futuro

Hace escasos años muy poca gente, más allá de algunos ingenieros,  había oído hablar de impresoras 3D. Sin embargo, ahora no es extraño leer en el periódico (o más bien en ese fabuloso internet que nos nutre a la vez de información y desinformación) que en algún laboratorio van a “imprimir un órgano listo para el trasplante”; que lo último en gastronomía es la “comida impresa con formas imposibles” o que, dentro de poco, quien esté cansado de vivir sólo tendrá que bajarse unos planos de internet e “imprimirse una máquina de la

¿Llegaremos a recibir órganos de cerdos transgénicos
que son genéticamente "nosotros"?

muerte indolora”.   Todavía no entiendo exactamente cómo funcionan esas máquinas impresoras pero me maravilla que pronto pueda salvar la vida con un corazón impreso (yo que finalmente había aceptado que acabaría llevando el órgano de un cerdo transgénico), deleitarme con un manjar de forma intrincadísima y después suicidarme de una forma ordenada y sin molestar a nadie.

Por supuesto que, al paso que van las cosas, es bastante seguro de que antes que las impresoras 3d alcancen su cénit llegue otra tecnología para mejorarla o sustituirla.

Me pregunto cuál va a ser el gran avance que acabe influenciando de forma radical  la atención a personas mayores.  Como soy optimista creo que habrá alguno y que cuando en España el 35% de la población tengamos más de 65 años (hoy la cifra es el 18%) la situación será tal que permita a todos los dependientes tener la atención que necesiten, o por lo menos, algún tipo de atención.

Parece que el cambio que espero no vendrá en forma de una cura para el Alzheimer y otras demencias, algo que verdaderamente supondría un cambio radical en el sector geroasistencial.   Los esfuerzos por encontrar la “medicina maravillosa” han ido fracasando uno tras otro hasta el punto que las grandes farmacéuticas están reduciendo el dinero que dedican a buscar la cura, e incluso se preguntan si las aproximaciones seguidas hasta ahora eran equivocadas y debieran concentrarse en cuestiones tan peculiares como la forma en que el cerebro utiliza la energía que recibe (éste pesa el 3% del peso de una persona pero consume una cuarta parte de toda la energía del cuerpo).

Sin una cura a la vista es posible que los “avances en el Alzheimer” vengan en forma de diagnóstico precoz, tratamiento de síntomas puntuales en las fases iniciales de la enfermedad y, sobre todo, en forma de potenciación del apoyo social al enfermo y a su entorno junto a terapias no farmacológicas.  O sea, que vamos a tener Alzheimer para rato de forma que las residencias, centros de día, teleasistencia y ayuda a domicilio van a seguir siendo necesarias.

Pero, ¿Quién va a trabajar cuidando a los mayores dependientes si cada vez hay menos jóvenes en edad de trabajar?

Recordemos para los próximos años estas palabras: A.I (Inteligencia y redes neuronales artificiales), Deep learning (aprendizaje profundo) y Big Data (datos masivos).   Este trinomio y el CRISPR 9, del que trataré más abajo, van a cambiar el mundo, con casi toda seguridad, en la forma en que lo cambió la electricidad.

Las redes neuronales son modelos con los que se crean y programan ordenadores para hacerlos funcionar de una forma parecida a la que lo hace el cerebro humano, básicamente reconociendo patrones. 

El Deep Learning es un conjunto de algoritmos (un sistema ordenado de operaciones que permite hacer cálculos y hallar soluciones a problemas) con los que una red neuronal artificial puede, a medida que va haciendo cálculos y resolviendo problemas modificar sin intervención externa su propios algoritmos para que sean mejores a la hora de cumplir con su misión.  O sea, que han conseguido crear programas que van aprendiendo y se van modificando sin intervención humana.

El Big Data son todos los datos que recogen diferentes sensores, programas y sistemas y que se guardan de una forma ordenada. 

¿Por qué es tan importante ese trinomio?  Un ejemplo puede ayudarnos a entenderlo:

Imaginemos que tenemos un software de gestión en la residencia en el que llevamos diez años registrando las higienes, la administración de medicación, los cambios de pañales, las caídas, el fichaje del personal y muchas cosas más.

De momento ese software nos permite acumular datos y nos los presenta de una forma ordenada.  Eso es así hasta que una de esas empresas, utilizando un superordenador que funciona como una red neuronal artificial, se plantea que el software no sólo nos sirva de una forma pasiva sino activa.  Esa empresa de software “alimenta” un sistema de inteligencia artificial con los datos obtenidos en todas las residencias a las que ha vendido el programa desde que empezó a funcionar.  Por supuesto, quita todos los nombres propios y datos que permitiesen identificar a un individuo en concreto.  Eso no le interesa, sólo  la “big data” anonimizada.  A partir de aquí le pide al sistema  que encuentre patrones. 

Los patrones sencillos podríamos encontrarlos nosotros viendo sólo los datos de nuestra residencia, ¿Hay relación entre el número de caídas y qué personal concreto está trabajando?, ¿Hay relación entre el uso de pañales y la aparición de úlceras?

El sistema inteligente encontraría sin duda patrones más sutiles que ahora ni podemos imaginar.   Si, por suponer algo, el sistema nos propusiese una forma de hacer los cambios de pañales que ahorrase tiempo de trabajo y redujese el uso de los mismos, seguro que estaríamos contentos.  En ese momento, tras un buen primer resultado, quizás estaríamos dispuestos a “alimentar más a la máquina” ya que sabríamos que cuantos más datos tiene mejores resultados y propuestas nos haría.  Así, quizás pediríamos a nuestros residentes y empleados que llevasen un reloj inteligente que alimentase continuamente al sistema con más datos sobre su situación en el centro y constantes.    Un tiempo después, gracias a todos esos datos y al aprendizaje profundo, el sistema podría avisarnos de que alguien va a tener una baja laboral durante la próxima semana; un residente va a sufrir una caída o debemos cambiar del menú los garbanzos por lentejas.

Solo hace falta manejar y entender muchos datos para poder encontrar patrones y relaciones.  Si resulta que la persona que iba a ponerse de baja no lo hace, el sistema recibe la información, la relaciona con miles de millones de datos y “aprende un poco más” lo que le permitirá ser más ajustada la próxima vez.

¿Es ciencia ficción? No.  Así están aprendiendo Siri, Cortana y los otros asistentes virtuales a reconocer lo que les decimos.  Cada vez entienden más palabras y frases aunque se les resiste el significado, pero tiempo al tiempo.

Lo curioso de la inteligencia artificial y el Deep Learning es que no tiene un programa claro detrás ya que a medida que aprende va cambiando sus propias instrucciones siempre en persecución de las metas que le hayamos marcado.